Medicine

הערכה אולטרה סאונד של מיקרו-מבנה שריר הלב

Published: January 14, 2014 doi: 10.3791/50850

Pranoti Hiremath¹, Michael Bauer², Hui-Wen Cheng², Kazumasa Unno², Ronglih Liao², Susan Cheng²

¹Harvard Medical School, ²Cardiovascular Division, Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School

Summary

אקו-קרדיוגרפיה משמשת בדרך כלל לאפיון וכימות לא פולשניים של שינויים במבנה ובתפקוד הלב. אנו מתארים אלגוריתם הדמיה מבוסס אולטרסאונד המציע מדד פונדקאי משופר של מיקרו-מבנה שריר הלב וניתן לבצעו באמצעות תוכנת ניתוח תמונה בגישה פתוחה.

Abstract

אקו לב היא מודאליות הדמיה נגישה נרחבת המשמשת בדרך כלל לאפיון וכימות לא פולשניים של שינויים במבנה ובתפקוד הלב. הערכות אולטרה סאונד של רקמת לב יכול לכלול ניתוחים של עוצמת אות backscatter בתוך אזור נתון של עניין. טכניקות שהוקמו בעבר הסתמכו בעיקר על הערך המשולב או הממוצע של עוצמות אותות backscatter, אשר עשויים להיות רגישים לשונות מנתונים כינוי מקצבי מסגרות נמוכים ועיכובים בזמן עבור אלגוריתמים המבוססים על וריאציה מחזורית. בזאת, אנו מתארים אלגוריתם הדמיה מבוסס אולטרסאונד המשתרע משיטות קודמות, ניתן להחיל על מסגרת תמונה אחת ומהווה את ההפצה המלאה של ערכי עוצמת האות הנגזרים מדגם שריר הלב נתון. כאשר מוחל על נתוני הדמיה מייצגים של עכברים ובני אדם, האלגוריתם מבחין בין נבדקים עם או בלי חשיפה להתנגדות כרונית לאחר העומס. האלגוריתם מציע מדד פונדקאי משופר של מיקרו-מבנה שריר הלב וניתן לבצעו באמצעות תוכנת ניתוח תמונה בגישה פתוחה.

Introduction

אקו לב היא מודאליות הדמיה נגישה נרחבת המשמשת בדרך כלל לאפיון וכימות לא פולשניים של שינויים במבנה ובתפקוד הלב. הערכות אולטרה סאונד של רקמת לב יכול לכלול ניתוחים של עוצמת אות backscatter בתוך אזור נתון של עניין בנקודת זמן אחת, כמו גם במהלך מחזור הלב. מחקרים קודמים הראו כי מדדים של עוצמת האות הסונוגרפי יכולים לזהות את הנוכחות הבסיסית של אי סדר בסיבים שריר הלב, קיימא לעומת רקמת שריר הלב בלתי נסבלת, ופיברוזיס ביניים^1-3. אנו מתייחסים ל'מיקרו-מבנה' שריר הלב כאל ארכיטקטורת הרקמות שניתן לאפיין, באמצעות ניתוח סונוגרפי, מעבר למדידות ליניאריות של גודל ברוטו ומורפולוגיה. לפיכך, ניתוחים של עוצמת האות הסונוגרפי שימשו להערכת שינויים מיקרו-מבניים של רקמת שריר הלב בהגדרה של קרדיומיופתיה היפרטרופית ומויקת^4,5, מחלת לב כלילית כרונית^6,7, ומחלת לב יתר לחץ^{דם 8,9}. עם זאת, טכניקות שנקבעו בעבר הסתמכו בעיקר על הערך המשולב או הממוצע של עוצמות אות backscatter, אשר עשוי להיות רגישים לשונות מרעש אקראי⁵, נתונים כינוי מקצבי פריימים נמוכים¹⁰, ועיכובים בזמן עבור אלגוריתמים המבוססים על וריאציה מחזורית¹¹.

בזאת, אנו מתארים את שיטת השימוש באלגוריתם ניתוח תמונה מבוסס אולטרסאונד המשתרע משיטות קודמות; אלגוריתם זה מתמקד במסגרת דיאסטולית אחת עבור ניתוח תמונה ומסביר את ההתפלגות המלאה של ערכי עוצמת האות הנגזרים מדגם שריר הלב נתון. באמצעות קרום הלב כהפניה בתוך מסגרת^12,13, האלגוריתם מכמת באופן רב וריאציה בהפצות עוצמת האות הסונוגרפי ומציע מדד פונדקאי משופר של מיקרו-מבנה שריר הלב. בפרוטוקול שלב אחר שלב, אנו מתארים שיטות להכנת תמונות לשימוש, דגימת אזורי עניין ועיבוד נתונים באזורים נבחרים בעלי עניין. אנו גם מראים תוצאות מייצגות מיישום האלגוריתם על תמונות אקו-קרדיוגרפיות שנרכשו מעכברים ובני אדם עם חשיפה משתנה ללחץ לאחר העומס בחדר השמאלי.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. הכנת תמונות לניתוחים

השג תמונות במצב B של מורין או אקו-קרדיוגרפי אנושי בתצוגת הציר הארוך הפארסטרנלי. התאם את הגדרות הפיצוי של זמן-רווח ואת המיקום של מוקד השידור כדי לייעל את ההדמיה של LV ומבני לב אחרים בתצוגה הפארסטרנלית, לפי התרגול הרגיל. ודא שכל התמונות נשמרות בתבנית קובץ DICOM. תצוגות תמונה סטנדרטיות ממקמת את קיר החדר השמאלי ההסקה בבסיס המסגרת. מסגרות חייבות להציג את כל שריר הלב השמאלי חדרית קרום הלב ו קרום הלב. הרזולוציה חייבת להיות גבוהה מספיק כדי לתאר את גבול קרום הלב, קיר שריר הלב, ואת הגבול האנדוקרדיאלי של החדר השמאלי. מחק תמונות עם נשירה עודפת או ממצאי תמונה.
יבא קובץ תמונה לניתוח לפלטפורמת התוכנה של ImageJ v1.46 כקובץ DICOM. המר את הקובץ לקובץ תמונה של 8 סיביות.
גלול במסגרות עוקבות של מחזור הלב עד להגעה למסגרת דיאסטולית איכותית מתאימה. לחלופין, בחר את המסגרת הדיאסטולית הסופית בתוכנית צפייה אקו-קרדיוגרפית ולאחר מכן יצא לתבנית קובץ .jpg ברזולוציה גבוהה לשימוש ב- ImageJ. זהה את המסגרות הקרובות ביותר ל- end-diastole באמצעות גל ה- R של מעקב ה- ECG ולאחר מכן זהה את המסגרת הטובה ביותר היחידה הלוכדת את ה- LV בממד פנימי מרבי. שקול מסגרת אחת זו מסגרת סוף דיאסטולי.
מומלץ למשתמשים להיות עיוורים לזהות הנושא בעת בחירת אזורי עניין.

2. דגימת החזר על ההשקעה

בחירת הפניה קרום הכליה. בעת בחירת אזור העניין של קרום לב (ROI), שואפים ללכוד את ההטרוגניות של רקמת קרום הים. שים לב שניתן להתאים את הבהירות והניגודיות של התמונה לבחירת החזר ההשקעה, לפי הצורך, ללא כל השפעה על תוצאות הניתוח.
1. בעזרת כלי הציור המלבן של ImageJ, בחרו מלבן באורך בקירוב לשליש האמצעי של קיר קרום הכליה הבסיסי.
2. שנה את גודל ההחזר על ההשקעה המלבני כדי להתפרס על רוחב קרום הלב באמצעות כלי שינוי גודל ההחזר על ההשקעה.
3. סובבו את ההחזר על ההשקעה כך שישכב באזור קרום הכלי תוך שימוש בכלי הסיבוב של ImageJ.
4. בצע את כל ההתאמות הדרושות לפינות ההחזר על ההשקעה. לכוד אזור סופי של עניין קרום הלב שנמצא בשליש האמצעי של קיר קרום הלב, וכולל את רוחב קיר קרום הלב מבלי להרחיב לאזורי שריר הלב או לב נוסף. המטרה היא ללכוד את אותו מיקום יחסי ואת אחוז השטח הכולל של קרום לב עבור כל האמצעים שנעשו במחקר נתון.
5. החל את האלגוריתם על הבחירה באמצעות כלי ניתוח ImageJ (ראה סעיף 3).
בחירת שריר הלב. שוב, שואפים ללכוד את ההטרוגניות של רקמת שריר הלב בתוך השלישי האמצעי של קיר שריר הלב התופת הבסיסית. שים לב שניתן להתאים את הבהירות והניגודיות של התמונה לבחירת החזר ההשקעה, לפי הצורך, ללא כל השפעה על תוצאות הניתוח.
1. בחר מלבן המשתרע על פני רוחב הקיר שריר הלב, למעט אנדוקרדיום ואפיקרדיום. ודא שהבחירה בשריר הלב סמוכה לבחירת קרום הלב ובאותו זווית תטא. אין לכלול אזורים בשריר הפפילרי באזור הבחירה.
2. סובב את ההחזר על ההשקעה בשריר הלב כך שיהיה מקביל לבחירת קרום הלב.
3. בצע את כל ההתאמות הדרושות לפינות ההחזר על ההשקעה בשריר הלב. לבודד אזור שריר הלב הסופי של עניין שנמצא בתוך השלישי האמצעי של הקיר שריר הלב, ולוכד את רוחב הקיר מבלי להרחיב לתוך אזורים קרום הלב או תוך עינית.
4. החל את האלגוריתם על הבחירה באמצעות מאקרו ImageJ.

3. ניתוח ועיבוד נתונים

התקן את המאקרו ImageJ בשם "getHistogramValues.txt".
השתמש בכלי ניתוח היסטוגרמה של ImageJ כדי להציג בתצוגה מקדימה את ההתפלגות של ערכי עוצמת האות בתוך ההחזר על ההשקעה (בצע שלב זה עבור הבחירה של קרום הלב ועבור הבחירה בשריר הלב).
השתמש במאקרו ImageJ כדי להקליט ערכי צפיפות אותות אלה עבור ההחזר על ההשקעה (בצע שלב זה עבור הבחירה הקרפדית ועבור הבחירה בשריר הלב).
1. הקצה ערך אינטנסיביות מ- 0 (הכהה ביותר) ל- 255 יחידות (הבהירות ביותר) לכל פיקסל בבחירה.
2. סדר את ערכי העוצמה באופן הירארכי, לפי סדר הגדלת העוצמה, כדי ליצור התפלגות של עוצמת אות.
3. בחר ודווח על ערכי האחוזון הבאים עבור ההתפלגות:^אחוזון 20,^אחוזון 50 (חציון)^{ואחוזון} 80.
נרמל את עוצמות שריר הלב באמצעות ההתייחסות קרום הלב.
1. לנרמל על ידי חלוקת ערכי אחוזון שריר הלב של אינטנסיביות על ידי ערכי אחוזון קרום הלב המקביל של אינטנסיביות¹², או על ידי חיסור ערך אחוזון שריר הלב של אינטנסיביות מן הערך אחוזון קרום הלב של אינטנסיביות¹³.
2. דווח על ערכים עבור ארבע השיטות האנליטיות: ערכים מנורמלים של שריר הלב עד קרום הלב עבור האחוזון^ה-20, האחוזון^ה-50 (חציון) וערכי האחוזון^ה-80.

4. כימות השונות המחזורית

החל אלגוריתם על בחירות שריר הלב באמצעות מסגרות רצופות של קובץ DICOM, נע דרך מחזור הלב. השווה הבדלים בחלוקות אינטנסיביות בין מסגרות, תוך שי לב למסגרות סיים-סיסטוליות ומסגרות דיאסטוליות סופיות.
כל ניתוחי התמונה המתוארים לעיל מבוצעים במצב לא מקוון על תמונות אקו-קרדיוגרפיות לא פולשניות שנרכשו בעבר ומאוחסנות דיגיטלית בפורמט DICOM. כל פרוטוקולי המחקר אושרו על ידי ועדת הביקורת המוסדית של בריגהם ונשים והוועדה לטיפול ושימוש בבעלי חיים מוסדית של הרווארד.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

ניתוח עוצמת האות מתבצע ב-4 שלבים עיקריים (איור 1), כולל: 1) בחירת תמונה ועיצוב, 2) דגימת החזר על ההשקעה ואזורי ייחוס, 3) יישום אלגוריתם ו- 4) עיבוד ערכים סופיים להפקת יחסי עוצמה שריר הלב עד קרום הלב. הבחירה והגודל של ההחזר על ההשקעה מתוקננים כדי להגביל את השונות ההדדית וגם את השונות התוך-סטרית (איור 2). המיקום של כל החזר על ההשקעה הוא גם סטנדרטי ביחס למבנים האנטומיים של כל נושא להגביל intersubject, כמו גם שונות תוך-סחירות.

כמדד לצפיפות שריר הלב, האלגוריתם צפוי לחשוף שינויים בעוצמת האות לאורך כל מחזור הלב, בהתאם לעלייה הצפויה בצפיפות שריר הלב בסימטול בהשוואה לדיאסטולה. כפי שמוצג באיור 3, ערכי אחוזונים גבוהים יותר של עוצמת האות מדגישים את השונות המחזורית בעכברים עם ובלי 7 שבועות של חשיפה להתנגדות לעומס לאחר העומס (כלומר עכבר שעבר התכווצות אבי העורקים העולה בהשוואה לעכבר בקרת רכב שעבר ניתוח מזויף).

מניתוח של מסגרת דיאסטולית אחת (איור 4), הבדלים משמעותיים נרשמים גם עבור נבדקים עכברים ובני אדם החשופים ללחץ כרוני לאחר העומס (מקרים) בהשוואה לעמיתיהם הייצוגיים (פקדים). הן הטווח והן עוצמת האות שונים בין מקרים ופקדים. כפי שניתן לראות בניתוחים של שונות מחזורית, 80^th לעומת⁵⁰ ערכי האחוזון בתוך כל התפלגות עוצמת אות מצביעים על הבדל יחסי גדול יותר בעוצמת האות בין מקרים ופקדים.

האלגוריתם המוצג בזאת מספק פלט בצורה של יחסי שריר הלב עד קרום הלב של עוצמת האות, שבהם ערכי קרום הלב משמשים כמפנה בתוך המסגרת (איור 5). יחס עוצמת האות הלב-קרום הלב-קרום הלב נקבע בהתבסס על ניתוח של מסגרת אחת של תמונות שנרכשו מבקרות מייצגות ומ במקרים של לחץ לאחר העומס. קונקורדנציה עם התוצאות לעיל, יחס שריר הלב-קרום הלב של ערכי עוצמת האות 80 אחוזון מציע את היכולת הגדולה ביותר להבחין^בין פקדים ומארזים. ההבדלים הצפויים במיקרו-מבנה שריר הלב, המבוססים על תוצאות ניתוח התמונה שלנו, עולים בקנה אחד עם ממצאים מהיסטולוגיה של רקמת שריר הלב בשליטה ועכברי מקרה ב-7 שבועות לאחר ניתוח זיוף או רצועות אבי העורקים, בהתאמה (איור 6).

איור 1. תהליך זרימת עבודה עבור תמונה בודדת. התהליך כולל ארבעה שלבים עיקריים שניתן לחזור עליהם בעת השוואת נושאים או בעת כימות השונות המחזורית. לחץ כאן כדי להציג תמונה גדולה יותר.

איור 2. טכניקת דגימה של אזור עניין (ROI). אלגוריתם ניתוח התמונה מתוקנן ליישום בעכברים (A) ובבני אדם (B). בחירות שריר הלב ו קרום הלב עבור עכבר מייצג ותמונות אנושיות, בהתאמה, מוצגות. לחץ כאן כדי להציג תמונה גדולה יותר.

איור 3. וריאציה של עוצמת האות הסונוגרפי לאורך מחזור הלב. האלגוריתם הוחל על אזור שריר הלב של עניין על מסגרות רצופות של תמונות DICOM שנרכשו מעכבר בקרה מייצג (A) ועכבר פסים אבי העורקים (B). קצב המסגרות היה 212 עבור שתי התמונות. עבור תמונות אלה, השונות המחזורית הוערכה באמצעות 3 נקודות חתך:^אחוזון 20 (יהלום), אחוזון⁵⁰ (מרובע) ואחוזון 80 (משולש). השונות המחזורית היחסית גבוהה יותר עבור ערכי האחוזון^ה-80 מאשר עבור ערכי נקודת החיתוך הנמוכים יותר. לחץ כאן כדי להציג תמונה גדולה יותר.

איור 4. התפלגות עוצמת האות מוצגת מניתוח מסגרת אחת של עכבר מייצג ותמונות אנושיות. ההיסטוגרמות מציגות התפלגות של עוצמת אות הנגזרת מ שריר הלב של עכבר בקרה בגיל 7 שבועות לאחר ניתוח מזויף (A), עכבר בעל פסים אבי העורקים ב 7 שבועות לאחר הניתוח (B), אדם נורמוטנסי (C), ואדם עם יתר לחץ דם (D). קווים אנכיים כחולים מציינים ערכי אחוזון^20, ^{אחוזון 50} ^{ואחוזון} 80. ההתפלגויות של עוצמת האות מועברות ימינה, והן גדולות יותר בטווח, עבור הנבדקים עם לחץ כרוני לאחר העומס (כלומר פסים אבי העורקים בהשוואה לעכבר שליטה, ויתר לחץ דם בהשוואה לאדם נורמוטנסיבי). לחץ כאן כדי להציג תמונה גדולה יותר.

איור 5. נתונים מייצגים שהופקו על-ידי אלגוריתם ניתוח התמונה. (A)מציג נתונים מעכבר המופעל באמצעות זיוף (בקרה) בהשוואה לעכבר בעל פסים בפסים (מארז) ב- 7 שבועות. (B) מציג נתונים מאדם עם לחץ דם תקין (שליטה) בהשוואה לאדם עם יתר לחץ דם כרוני (מקרה). יחס עוצמת האות הלב-קרום הלב נקבע באמצעות 3 שיטות אנליטיות בתוך האלגוריתם: יחס של ערכי אחוזון^20; יחס של ערכי אחוזון 50; ויחס של ערכי אחוזון 80. ההבדל הגדול ביותר בין פקדים למקרים מודגם באמצעות יחסים של ערכי האחוזון^ה-80 של עוצמת האות. לחץ כאן כדי להציג תמונה גדולה יותר.

איור 6. הבדלים בהיסטולוגיה של רקמת שריר הלב בין עכברים עם ובלי חשיפה ללחץ לאחר העומס. החלקים המוכתמים טריכרום של הנציג מאסון בחדר השמאלי מוצגים עבור עכבר שעבר ניתוח מזויף (A: control) ועכבר שעבר פסים בבטן (B: מקרה) ב 7 שבועות לאחר הניתוח. חלקים מראים נוכחות של תצהיר קולגן משמעותי ופיברוזיס ביניים במקרה בהשוואה לבקרה. סרגלי קנה מידה מייצגים 50 מיקרומטר. לחץ כאן כדי להציג תמונה גדולה יותר.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

אנו מתארים את הפרוטוקול עבור אלגוריתם ניתוח תמונה הכומת את התפלגות עוצמת האות הסונוגרפית, ובתורו, מציע מדד פונדקאי של מיקרו-מבנה שריר הלב. תכונות סטנדרטיות של הפרוטוקול, כולל בחירה, שינוי גודל ומיקום של אזור ההחזר על ההשקעה וההפניה, משמשות למזעור השונות בין משתמשים לנושאים. אנו מראים כי כאשר מוחל על תמונות אקו-קרדיוגרפיות חד-מסגרתיות של סוף דיאסטולי, האלגוריתם יכול להבחין כראוי בין שריר הלב הרגיל לעומת שריר הלב שנחשף ללחץ לאחר העומס.

הפרוטוקול מפרט כיצד ניתן להשתמש באלגוריתם באמצעות חבילת התוכנה של ImageJ בקוד פתוח. בתוך סביבת ניתוח תמונה זו, האלגוריתם יכול לשמש כדי לייצר נתונים על התפלגות ערכי עוצמת האות מדגם רקמת שריר הלב נתון. ניתן להציג את התפלגות עוצמת האות המתקבלת בצורה של היסטוגרמות. היסטוגרמות של ערכי אינטנסיביות בתוך בחירות שריר הלב מראות כי רקמות שריר הלב חולה להפגין שינוי נכון בהפצה, ומגוון גדול יותר של ערכים, בהשוואה שריר הלב nondiseased. דפוס זה נראה כאשר האלגוריתם מוחל הן על תמונות אקו-קרדיוגרפיות אנושיות והן על תמונות אקו-קרדיוגרפיות.

שונות בעוצמת האות על מחזור הלב נצפתה כדי להתאים עם שינויים פיזיולוגיים בצפיפות שריר הלב. שיטה אנליטית המבדילה באופן עקבי שינויי צפיפות לאורך מחזור הלב הוא האמין להיות רגיש להבדלים בצפיפות שריר הלב המתרחשים בתגובה לתהליכים פתולוגיים^1,6. ואכן, השונות המחזורית נצפית עם יישום האלגוריתם למסגרות עוקבות בתוך אקו-קרדיוגרמות מורין. וריאציה גדולה יותר בעוצמה על מחזור הלב נצפתה עבור ערכי עוצמת הדמיה גבוהים יותר בהשוואה לאחוזונים נמוכים יותר בהתפלגות עוצמת האות הכוללת.

כאשר האלגוריתם מוחל על דגימות מייצגות של תמונות אקו-קרדיוגרפיות הנרכשות מנבדקים עם וללא חשיפה להתנגדות לאחר העומס, צפיפות היחס בין שריר הלב לקרם הלב בערכי אחוזונים נבחרים נצפתה כיעילה במיוחד בהבחנה בין נבדקים בהשוואה ללא חשיפה להתנגדות כרונית לאחר העומס. ממצא זה נצפה בניתוחים של עכבר מייצג ונתונים אנושיים. צפיפויות שריר הלב גבוהות צפויות להיראות ברקמת שריר הלב של נבדקים שנחשפו ללחץ כרוני לאחר העומס, שכן מתח כזה ידוע כמקדם תצהיר קולגן ביניים ופיתוח פיברוזיס שריר הלב¹⁴. מדידה של שינויים ברקמת שריר הלב לאורך זמן יכול לשמש כדי לספק הבנה טובה יותר של תגובת הרקמה ללחץ ממושך והתקדמות המחלה. דרושים מחקרים נוספים כדי להעריך אם וריאציות בעוצמת האות מתואמות עם שינויים היסטולוגיים לאורך זמן, כמו גם עם חומרה גוברת של פנוטיפ מחלה נתון.

לאלגוריתם ניתוח התמונה יש ישימות מוגבלת לתמונות עם פריטים חזותיים שיפריעו לבחירת החזר על ההשקעה ו/או הפניה, הדמיה לא שלמה של הגבולות האנדוקרדיאליים או איכות ירודה בסך הכל. ייתכן שהאלגוריתם לא יוכל להשוות במדויק אזורי עניין בשריר הלב ובפרicardial כאשר ערכי אחוזונים מדגימים תבנית לא ליניארית בעת מיפוי גווני אפור, או כאשר נעשה שימוש בטווח דינמי לא מספיק. למרות שמופעים כאלה צפויים להיות נדירים בתוך ערכי האחוזון ה -10^עד ה^-90 של עוצמת האות ברוב הפנוטיפים, הערכה ראשונית של ליניאריות backscatter וטווח דינמי עשויה להיות מוצדקת ללימוד פנוטיפים חדשים של עניין ו / או ניתוח תמונות שנרכשו באמצעות טכניקות אולטרסאונד לא קונבנציונליות. האלגוריתם מוגבל גם על ידי חוסר אוטומציה של תהליך בחירת מדגם החזר ההשקעה וההתייחסות. בנוסף, לאלגוריתם יש קיבולת מוגבלת לשימוש בהשוואות צולבות של תמונות שנלכדו באמצעות פרמטרי רכישה אקו-קרדיוגרפיים שונים במידה ניכרת. בדו"ח הנוכחי, תמונות בעכברים נרכשו באמצעות מתמר 18-38 MHz בקצבי פריימים הנעים בין 225-247 fps; תמונות בבני אדם נרכשו באמצעות מתמר 1-5 MHz בקצבי פריימים הנעים בין 34-54 fps. דרושים מחקרים נוספים כדי לקבוע תיקוני פרוטוקול אפשריים שעשויים להידרש עבור תמונות שנרכשו באמצעות ציוד שונה ובקצבי מסגרות עודף ניכר של הטווחים שדווחו לעיל.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

לא הוכרזו ניגודי אינטרסים.

Acknowledgments

אנו אסירי תודה על משאבים שסופקו על ידי בית הספר לרפואה של הרווארד / בריגהם ובית החולים לנשים מעבדת ליבת פיזיולוגיה לב וכלי דם. עבודה זו נתמכה בחלקה במימון מענקי המכונים הלאומיים לבריאות HL088533, HL071775, HL093148 ו- HL099073 (RL). MB זכה בפרס מלגות פוסט-דוקטורט של מייסד איגוד הלב האמריקאי. KU הוא זוכה פרס מלגות פוסט-דוקטורט של מייסדי איגוד הלב האמריקאי. SC נתמך על ידי פרס מקרן אליסון.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
ImageJ v 1.46	NIH (Bethesda, MD)		open access software
Power ShowCase	Trillium Technology (Ann Arbor, MI)		commercial software